Longcat-2.5-preview Faoliyat yuritmoqda

LongCat-2.5-Preview — Meituan tomonidan taqdim etilgan yangi avlod katta modeli bo‘lib, LongCat-2.0 ning 1.6T jami parametri, taxminan 48B faol parametri va 1M token kontekstini saqlab qoladi. Terminal, brauzer, ish stoli dasturlari va boshqa muhitlarda uzoq davom etadigan vazifalarni bajarish uchun yangi mahalliy multimodal imkoniyatlar qo‘shilgan. LongCat-2.5-Preview rasmiy API’ga ulangan, OpenAI va Anthropic interfeyslariga mos keladi, maksimal 128K token chiqishini qo‘llab-quvvatlaydi hamda Codex, OpenClaw kabi asosiy Agent vositalari tomonidan bevosita chaqirilishi mumkin.

Multimodal tushunish: tasvirlarni tushunish imkoniyati qo‘shilgan; u tasvir mazmunini tahlil qiladi, multimodal savol-javob, mazmunni umumlashtirish va murakkab vizual xulosalashni qo‘llab-quvvatlaydi.
Uzoq davom etadigan Agent vazifalari: terminal, brauzer, GUI, elektron jadvallar, dizayn vositalari va boshqa muhitlarda uzoq jarayonli avtonom amallarni bajaradi.
Kodlash imkoniyatlari: kod yaratish, kodni tushunish va avtomatlashtirilgan dasturlash vazifalarida kuchli natija ko‘rsatadi hamda LongCat-2.0 ning Agentic Coding yo‘nalishini davom ettiradi.
Ishlab chiqish muhitlariga chuqur moslashuv: Claude Code, Hermes, OpenClaw, OpenCode, Kilo Code kabi asosiy vositalar bilan samarali hamkorlik qiladi.
Ikki interfeys: API bir vaqtning o‘zida OpenAI va Anthropic formatlariga mos keladi, maksimal 128K token chiqishini qo‘llab-quvvatlaydi va mavjud Agent vositalariga bevosita ulanadi.

MoE siyrak faollashtirish arxitekturasi: aralash ekspertlar yo‘nalishini davom ettiradi. Jami parametrlar 1.6 trillion bo‘lsa-da, har bir xulosa chiqarish jarayonida taxminan 48 milliard parametr faollashadi. Dinamik marshrutlash orqali ayni vazifaga eng mos ekspertlar to‘plami chaqiriladi; shu tariqa model sig‘imi saqlangan holda hisoblash xarajatlari nazorat qilinadi.
Mahalliy multimodallikni bazaviy modelga birlashtirish: 2.0 davrida tasvir va videoni alohida ochiq repozitoriylarga ajratishdan farqli ravishda, 2.5 multimodal imkoniyatlarni bevosita bazaviy modelga singdiradi va vizual ma’lumot bilan matnni bitta model ichida birgalikda modellashtiradi. Bu yo‘nalish LongCat-Next tomonidan tasdiqlangan DiNA (diskret mahalliy autoregressiv) paradigmasidan kelib chiqqan, ya’ni modalliklarni diskret tokenlarga aylantirib, yagona modelda modellashtiradi.
O‘ta uzun kontekstni qo‘llab-quvvatlash: mahalliy 1M tokenli kontekst oynasi bir martada juda uzun hujjatlar, butun kod bazasi, tizim jurnallari va ko‘p bosqichli murakkab vazifalarni qamrab oladi hamda uzoq davom etadigan Agent jarayonlari uchun xotira asosini ta’minlaydi. Bu, shuningdek, mahalliy hisoblash klasterlarida ulkan parametrlar soni va million darajasidagi kontekstni bir vaqtda qo‘llab-quvvatlashga imkon beruvchi tizim muhandisligi natijasidir.
Agentic trening yo‘nalishi: model dastlabdan Agent muhitlari uchun o‘qitilgan, vositalarni chaqirish va ko‘p bosqichli xulosalashni mahalliy ravishda qo‘llab-quvvatlaydi. Shuningdek, dlp spekulyativ dekodlash kabi xulosalashni tezlashtirish texnologiyalari orqali uzoq zanjirli vazifalar kechikishini kamaytiradi.

Hisob qaydnomasini ro‘yxatdan o‘tkazish: https://longcat.ai/platform/ manzilini ochib, Meituan LongCat ochiq platformasida ro‘yxatdan o‘ting va tizimga kiring.
Key olish: boshqaruv panelida API Key yarating.
SDK o‘rnatish: mavjud OpenAI yoki Anthropic rasmiy SDK’laridan foydalaning, qo‘shimcha yangi mijoz dasturini o‘rnatish shart emas.
Konfiguratsiyani o‘zgartirish: base_url qiymatini https://api.longcat.ai/openai (OpenAI formati) yoki https://api.longcat.ai/anthropic (Anthropic formati) qilib o‘rnating va Key’ni kiriting.
Modelni ko‘rsatish: model ID sifatida LongCat-2.5-Preview ni kiriting va so‘rovlarni OpenAI chat.completions yoki Anthropic messages standart formatida yuboring.
Muhit o‘zgaruvchilarida ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.longcat.ai/anthropic va ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=yourKey ni o‘rnating.
ANTHROPIC_MODEL qiymatini LongCat-2.5-Preview qilib belgilang.
Claude Code ishga tushirilgach, ushbu modelni kodlash vazifalarini bajarish uchun bevosita chaqirish mumkin. OpenClaw, OpenCode, Codex va boshqa vositalarda ham xuddi shunday, base_url va model nomini o‘zgartirish kifoya.
LongCat rasmiy saytiga kirib, tizimga kirgandan so‘ng LongCat-2.5-Preview modelini tanlang. Veb interfeysida suhbatlashish, rasm yuborish va oddiy Agent vazifalarini sinab ko‘rish mumkin.

Ulkan siyrak model + arzon xulosalash: 1.6T jami parametrdan atigi taxminan 48B tasi faollashadi, bu yuqori darajadagi model imkoniyatlari va nazorat qilinadigan xulosalash xarajatlarini birlashtiradi.
Million darajasidagi mahalliy kontekst: 1M tokenli oyna butun kod bazasi, uzun hujjat yoki to‘liq jurnalni bir martada qamrab oladi va uzoq davom etadigan vazifalar uchun xotira asosini ta’minlaydi.
Mahalliy multimodallik bazaviy modelda: tasvirni tushunish va matn bitta model ichida birgalikda modellashtiriladi, ular alohida repozitoriylarga ajratilmaydi, shu sababli o‘zaro aloqa yanada yaxlit bo‘ladi.
Uzoq jarayonli GUI Agent imkoniyatlari: kodlash vazifalaridan terminal, brauzer, elektron jadvallar va dizayn vositalaridagi haqiqiy dasturiy amallargacha kengayib, to‘liq ish jarayonlarini qamrab oladi.
Ikki protokol orqali ko‘chirishsiz ulanish: OpenAI va Anthropic interfeyslariga bir vaqtning o‘zida mos keladi; mavjud Agent vositalari base_url ni o‘zgartirish orqali bevosita chaqirilishi mumkin.

Butun kod bazasi darajasidagi dasturlash yordamchisi: 1M kontekst yordamida butun repozitoriyni bir martada yuklab, fayllararo refaktoring, nuqsonlarni aniqlash va yirik PR yaratishni bajaradi; Claude Code / OpenCode orqali bevosita boshqariladi.
Dasturlararo uzoq jarayonli ofis avtomatlashtirishi: modelga brauzer + elektron jadval + ish stoli dasturlarini boshqartirib, “veb-sahifadan ma’lumot olish → tozalash → Excel’ga kiritish → hisobot yaratish” kabi ko‘p bosqichli, nazoratsiz vazifalarni bajarish imkonini beradi.
Korxona darajasidagi jurnal va hujjatlarni tahlil qilish: million token darajasidagi tizim jurnallari, shartnoma arxivlari yoki ilmiy maqolalar korpusini to‘liq yuklab, bir martalik chuqur savol-javob, umumlashtirish va anomaliyalarni aniqlashni bajaradi hamda RAG bo‘laklashidan kelib chiqadigan kontekst uzilishlarining oldini oladi.
GUI interfeyslarini sinash va texnik xizmat: terminal va ish stoli dasturlarini avtomatik boshqarib, ommaviy konfiguratsiya, interfeys regressiya testlari, eski tizimlarga avtomatik ma’lumot kiritish kabi ko‘p mehnat talab qiladigan amallarni bajaradi.
Multimodal kontent yaratishga yordam: yangi tasvirni tushunish imkoniyatidan foydalanib, skrinshotni kodga aylantirish, dizayn maketini tiklash (dizayn vositalariga ulanish), tasvir va matn aralash materiallarni tizimli tartibga solish hamda qayta yaratishni amalga oshiradi.